MATLAB讲稿_3
第1章MATLAB简介讲稿
第一篇MATLAB入门第1章MATLAB简介MATLAB(Matrix Laboratory)是由MathWorks公司于1984年推出的一套科学计算软件,分为总包和若干个工具箱。
它具有强大的矩阵计算和数据可视化能力。
1.1 MATLAB的主要特点该软件的主要特点:⑴简单易学:MATLAB是一门编程语言,其语法规则与一般的结构化高级编程语言大同小异,而且使用更方便,具有一般语言基础的用户很快就可以掌握。
⑵代码短小高效:由于MATLAB已经将数学问题的具体算法编成了现成的函数,用户只要熟悉算法的特点、使用场合、函数的调用格式和参数意义等,通过调用函数很快就可以解决问题,而不必花大量的时间纠缠于具体算法的实现。
⑶计算功能非常强大:该软件具有强大的矩阵计算功能,利用一般的符号和函数就可以对矩阵进行加、减、乘、除运算以及转置和求逆等运算,而且可以处理稀疏矩阵等特殊的矩阵,非常适合于有限元等大型数值算法的编程。
此外,该软件现有的数十个工具箱,可以解决应用中的很多数学问题。
⑷强大的图形绘制和处理功能:该软件可以绘制常见的二维三维图形,还可以对三维图形进行颜色、光照、材质、纹理和透明性设置并进行交互处理。
⑸可扩展性能:可扩展性能是该软件的一大优点,用户可以自己编写M文件,组成自己的工具箱,方便地解决本领域内常见的计算问题。
此外,利用MATLAB编译器可以生成独立的可执行程序,从而可以隐藏算法并避免依赖MATLAB。
1.2 MATLAB桌面简介启动MATLAB时,MA TLAB的桌面如图1-1。
可以根据需要改变桌面外观,包括移动、缩放和关闭工具窗口等。
MATLAB桌面包括表1-1中的几种工具窗口,在默认情况下,它们中间有一些没有显示。
1.2.1 启动按钮(“Start”)打开MATLAB主界面以后,单击“Start”按钮,显示一个菜单,利用“Start”菜单及其子菜单中的选项,可以直接打开MA TLAB的有关工具。
Matlab第3章讲稿
2.符号表达式的提取分子和分母运算 . 格式: 格式:[n,d]=numden(s) 功能:函数提取符号表达式s的分子和分母 的分子和分母, 功能:函数提取符号表达式 的分子和分母, 分别将它们存放在n与 中 分别将它们存放在 与d中。
a* x / y + b* y / x
G(s) = 5( s + 1) s 2 ( s + 3)
3.2.2
diff(s) diff(s,’x’,n) diff(s,‘x’) diff(s,n)
符号导数
如: >> f=sym('sin(w*t+pi/3)'); >> F1=diff(f,'t')
3.2.3
符号积分a,b)
调用格式为: 调用格式为: int(‘被积表达式’,‘积分变量’,‘积分 积分变量’ ( 被积表达式’ 下限’ 下限’, 积分上限') ‘积分上限 )—— 定积分 ——缺省时为不定积分 缺省时为不定积分 > >> syms a x b >> f=1/(a*x+b) >> int(f,x) >> int(f,x,2,10) ans = (log(10*a+b)-log(2*a+b))/a ans = log(a*x+b)/a
练习:
已知 f
= cos(3 arccos x),试将其展开
4、符号表达式的化简 、
simplify(s): : simple(s): :
2 2 例3 已知数学表达式 y ( x) = 2 cos x − sin x, 试将其进 行简化。 行简化。
5、subs函数用于替换求值 、 函数用于替换求值
MATLAB经典教程(全)PPT课件
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信号时域分析和频域分析
时域分析
研究信号随时间变化的规律,包括波形、幅度、频率、相位等。
频域分析
将信号转换为频域表示,研究信号的频谱结构和频率特性,包括幅 度谱、相位谱、功率谱等。
时域与频域关系
时域和频域是信号分析的两个方面,它们之间存在对应关系,可以 通过傅里叶变换相互转换。
数字信号处理基础
数字信号表示
MATLAB工作环境与界面
MATLAB工作环境
包括命令窗口、工作空间、命令历史窗口、当 前文件夹窗口等。
界面介绍
详细讲解MATLAB界面的各个组成部分,如菜 单栏、工具栏、编辑器窗口等。
基本操作
介绍如何在MATLAB环境中创建、保存、运行脚本和函数,以及如何进行基本 的文件操作。
基本数据类型与运算
数据统计描述性分析
描述性统计量
介绍均值、中位数、众数、方差、标准差等常见 描述性统计量的计算方法和意义。
数据分布形态
通过直方图、箱线图等图形展示数据的分布形态 ,帮助用户了解数据的整体特征。
数据间关系
探讨协方差、相关系数等统计量在揭示数据间关 系方面的应用。
数据可视化方法
二维图形绘制
详细讲解MATLAB中二维图形的绘制方法,包括线图、散点图、 柱状图等。
特征值与特征向量
特征值与特征向量的定义
设A为n阶方阵,若存在数λ和n维非零向量x,使得Ax=λx ,则称λ为A的特征值,x为A的对应于特征值λ的特征向量 。
特征值与特征向量的性质
包括特征值的和等于方阵对角线元素之和、特征值的积等 于方阵的行列式等性质。
MATLAB求解
使用MATLAB内置函数`eig`求解方阵的特征值和特征向量 。
(完整版)matlab第三讲教案
西南科技大学本科生课程备课教案计算机技术在安全工程中的应用——Matlab入门及应用授课教师:徐中慧班级:专业:安全技术及工程第三章课型:新授课教具:多媒体教学设备,matlab教学软件一、目标与要求掌握matlab中内置的初等数学函数、三角函数、数据分析函数等函数的运用。
二、教学重点与难点本堂课教学的重点在于引导学生在命令窗口进行一些简单的计算,对matlab初等的数学函数能够熟练运用,并能写一些matlab的简单程序解决实际问题。
三、教学方法本课程主要通过讲授法、演示法、练习法等相结合的方法来引导学生掌控本堂课的学习内容。
四、教学内容一、课程内容回顾上节课主要学习了数据显示格式、复数的运算、算术运算等。
(1)短数据格式和长数据格式之间的显示切换(2)15+16i,求该复数的模和辐角,实部与虚部(3)[1:3;2:4;3:5],求矩阵的转置初等数学函数包括对数函数、指数函数、绝对值函数、四舍五入函数和离散数学中的函数。
我们今天课程的任务就是掌握这些函数的运用。
二、常用的数学函数练 习创建矢量x,在-9到12之间,步长为3 (1)求x 除以2的商 (2)求x 除以2的余数 (3)e x(4)求x 的自然对数ln(x) (5)求x 的常用对数lg(x)(6) 用函数sign 确定矢量x 中哪些元素为正 (7)将显示格式变为rat ,显示x 除以2的结果 Eg: x=-9:3:12;(1) x/2;(2) rem(x,2);(3)exp(x);(4)log(x );(5)log10(x);(6)sign(x);(7)format rat;x/2三、取整函数Matlab 中有几种不同的取整函数。
其中最常用的是四舍五入。
然而取上近似还是取下近似要根据实际情况而定。
例如,在杂货店买水果,苹果0.52美元一个,5美元能买几个?5.009.61540.52/=苹果苹果但是在现实生活中,显然不能买半个苹果,而且也不能四舍五入到10.所以,只能向下取近似值9.四、离散数学中的函数离散数学就是有关数的数学,也就是中学代数里的因式分解、求最大公因数和最小公倍数。
[计算机软件及应用]matlab课件第3讲
2021/8/26
10
4、数组元素的标识与寻访
• 数组元素的标识 – “全下标(index)”标识 经典数学教科书采用“全下标”标识法:每一维对应一个下标。 – 如对于二维数组,用“行下标和列下标”标识数组的元素, a(2,3)就表示二维数组a的“第2行第3列”的元素。 – 对于一维数组,用一个下标即可,b(2)表示一维数组b的第2 个元素,无论b是行向量还是列向量。 – “单下标”(linear index)标识 所谓“单下标”标识就是用一个下标来表明元素在数组的位置。 – 对于二维数组, “单下标”编号:设想把二维数组的所有 列,按先后顺序首尾相接排成“一维长列”,然后自上往下 对元素位置执行编号。 – 两种“下标”标识的变换:sub2ind、ind2sub
>>a([1 2 5]) %寻访a的第1、2、5个元素组成的子数组
ans = 1.0000 3.2500 10.0000
2021/8/26
13
4、数组元素的标识与寻访 (续)
>>a(1:3) %寻访前3个元素组成的子数组
ans =
1.0000 3.2500 5.5000
>>a(3:-1:1) %由前3个元素倒序构成的子数组
(1,3) (2,3) (3,3)
(1,4) (2,4) (3,4)
(1,4) (2,4) (3,4)
页
24
5、多维数组 (续)
• 三维数组,可对应至一个 X - Y - Z 三维立体坐标,如下图所示:
Z(页)
2021/8/26
X(行)
Y(列)
25
5、多维数组 (续)
• 三维数组元素的寻址:可以(行、列、页)来确定。 • 以维数为 3×4×2 的三维数组为例,其寻址方式如下
《Matlab教案》课件
《MATLAB教案》PPT课件第一章:MATLAB概述1.1 MATLAB简介介绍MATLAB的历史和发展解释MATLAB的含义(Matrix Laboratory)强调MATLAB在工程和科学计算中的应用1.2 MATLAB界面介绍MATLAB的工作空间解释MATLAB的菜单栏和工具栏演示如何创建、打开和关闭MATLAB文件1.3 MATLAB的基本操作介绍MATLAB的数据类型演示如何进行矩阵运算解释MATLAB中的向量和矩阵运算规则第二章:MATLAB编程基础2.1 MATLAB脚本编程解释MATLAB脚本文件的结构演示如何编写和运行MATLAB脚本强调注释和代码的可读性2.2 MATLAB函数编程介绍MATLAB函数的定义和结构演示如何创建和使用MATLAB函数强调函数的重用性和模块化编程2.3 MATLAB编程技巧介绍变量和函数的命名规则演示如何进行错误处理和调试强调代码的优化和性能提升第三章:MATLAB数值计算3.1 MATLAB数值解算介绍MATLAB中的数值解算工具演示如何解线性方程组和不等式解释MATLAB中的符号解算和数值解算的区别3.2 MATLAB数值分析介绍MATLAB中的数值分析工具演示如何进行插值、拟合和数值积分解释MATLAB中的误差估计和数值稳定性3.3 MATLAB优化工具箱介绍MATLAB优化工具箱的功能演示如何使用优化工具箱进行无约束和约束优化问题解释MATLAB中的优化算法和参数设置第四章:MATLAB绘图和可视化4.1 MATLAB绘图基础介绍MATLAB中的绘图命令和函数演示如何绘制二维和三维图形解释MATLAB中的图形属性设置和自定义4.2 MATLAB数据可视化介绍MATLAB中的数据可视化工具演示如何绘制统计图表和散点图解释MATLAB中的数据过滤和转换4.3 MATLAB动画和交互式图形介绍MATLAB中的动画和交互式图形功能演示如何创建动画和交互式图形解释MATLAB中的图形交互和数据探索第五章:MATLAB应用案例5.1 MATLAB在信号处理中的应用介绍MATLAB在信号处理中的基本概念演示如何使用MATLAB进行信号处理操作解释MATLAB在信号处理中的优势和应用场景5.2 MATLAB在控制系统中的应用介绍MATLAB在控制系统中的基本概念演示如何使用MATLAB进行控制系统分析和设计解释MATLAB在控制系统中的优势和应用场景5.3 MATLAB在图像处理中的应用介绍MATLAB在图像处理中的基本概念演示如何使用MATLAB进行图像处理操作解释MATLAB在图像处理中的优势和应用场景《MATLAB教案》PPT课件第六章:MATLAB Simulink基础6.1 Simulink简介介绍Simulink作为MATLAB的一个集成组件解释Simulink的作用:模型化、仿真和分析动态系统强调Simulink在系统级设计和多领域仿真中的优势6.2 Simulink界面介绍Simulink库浏览器和模型窗口演示如何创建、编辑和运行Simulink模型解释Simulink中的块和连接的概念6.3 Simulink仿真介绍Simulink仿真的基本过程演示如何设置仿真参数和启动仿真解释Simulink仿真结果的查看和分析第七章:MATLAB Simulink高级应用7.1 Simulink设计模式介绍Simulink的设计模式,包括连续、离散、混合和事件驱动模式演示如何根据系统特性选择合适的设计模式解释不同设计模式对系统性能的影响7.2 Simulink子系统介绍Simulink子系统的概念和用途演示如何创建和管理Simulink子系统解释子系统在模块化和层次化设计中的作用7.3 Simulink Real-Time Workshop介绍Simulink Real-Time Workshop的功能演示如何使用Real-Time Workshop进行代码解释代码对于硬件在环仿真和嵌入式系统开发的重要性第八章:MATLAB Simulink库和工具箱8.1 Simulink库介绍Simulink库的结构和分类演示如何访问和使用Simulink库中的块解释Simulink库对于模型构建和功能复用的意义8.2 Simulink工具箱介绍Simulink工具箱的概念和功能演示如何安装和使用Simulink工具箱解释Simulink工具箱在特定领域仿真和分析中的作用8.3 自定义Simulink库介绍如何创建和维护自定义Simulink库演示如何将自定义块添加到库中解释自定义库对于个人和组织级模型共享的重要性第九章:MATLAB Simulink案例分析9.1 Simulink在控制系统中的应用介绍控制系统模型在Simulink中的构建演示如何使用Simulink进行控制系统设计和分析解释Simulink在控制系统教育和研究中的应用9.2 Simulink在信号处理中的应用介绍信号处理模型在Simulink中的构建演示如何使用Simulink进行信号处理仿真解释Simulink在信号处理领域中的优势和实际应用9.3 Simulink在图像处理中的应用介绍图像处理模型在Simulink中的构建演示如何使用Simulink进行图像处理仿真解释Simulink在图像处理领域中的优势和实际应用第十章:MATLAB Simulink项目实践10.1 Simulink项目实践流程介绍从需求分析到模型验证的Simulink项目实践流程演示如何使用Simulink进行项目规划和实施解释Simulink在项目管理和协作中的作用10.2 Simulink与MATLAB的交互介绍Simulink与MATLAB之间的数据交互方式演示如何在Simulink中使用MATLAB函数和脚本解释混合仿真模式对于复杂系统仿真的优势10.3 Simulink项目案例分析具体的Simulink项目案例演示如何解决实际工程问题解释Simulink在工程教育和项目开发中的应用价值《MATLAB教案》PPT课件第十一章:MATLAB App Designer入门11.1 App Designer简介介绍App Designer作为MATLAB中的应用程序开发环境解释App Designer的作用:快速创建跨平台的MATLAB应用程序强调App Designer在简化MATLAB代码部署和用户交互中的优势11.2 App Designer界面介绍App Designer的用户界面和工作流程演示如何创建新应用和编辑应用界面解释App Designer中的组件和布局的概念11.3 App Designer编程介绍App Designer中的MATLAB编程模式演示如何使用App Designer中的MATLAB代码块解释App Designer中事件处理和应用程序生命周期管理的重要性第十二章:MATLAB App Designer高级功能12.1 App Designer用户界面设计介绍App Designer中用户界面的定制方法演示如何使用样式、颜色和主题来美化应用界面解释用户界面设计对于提升用户体验的重要性12.2 App Designer数据模型介绍App Designer中的数据模型和模型视图概念演示如何创建、使用和绑定数据模型和视图解释数据模型在应用程序中的作用和重要性12.3 App Designer部署和分发介绍App Designer应用程序的部署和分发流程演示如何打包和发布应用程序解释如何为不同平台安装和运行App Designer应用程序第十三章:MATLAB App Designer案例研究13.1 图形用户界面(GUI)应用程序设计介绍使用App Designer设计的GUI应用程序案例演示如何创建交互式GUI应用程序来简化MATLAB脚本解释GUI应用程序在数据输入和结果显示中的作用13.2 数据分析和可视化应用程序设计介绍使用App Designer进行数据分析和可视化的案例演示如何创建应用程序来处理和显示大型数据集解释App Designer在数据分析和决策支持中的优势13.3 机器学习和深度学习应用程序设计介绍使用App Designer实现机器学习和深度学习模型的案例演示如何将MATLAB中的机器学习和深度学习算法集成到应用程序中解释App Designer在机器学习和深度学习应用部署中的作用第十四章:MATLAB App Designer实战项目14.1 App Designer项目规划和管理介绍App Designer项目的规划和管理方法演示如何组织和维护大型应用程序项目解释项目管理和版本控制对于团队协作的重要性14.2 App Designer与MATLAB的集成介绍App Designer与MATLAB之间的数据和功能集成演示如何在App Designer中调用MATLAB函数和脚本解释集成MATLAB强大计算和分析能力的重要性14.3 App Designer项目案例实现分析具体的App Designer项目案例实现过程演示如何解决实际工程项目中的问题解释App Designer在工程项目实践中的应用价值第十五章:MATLAB App Designer的未来趋势15.1 App Designer的新功能和技术介绍App Designer的最新功能和技术发展演示如何利用新功能和技术提升应用程序的性能和用户体验强调持续学习和适应新技术的重要性15.2 App Designer在跨平台开发中的应用介绍App Designer在跨平台应用程序开发中的优势演示如何创建适用于不同操作系统的应用程序解释跨平台开发对于扩大应用程序市场的重要性15.3 App Designer的未来趋势和展望讨论App Designer在未来的发展趋势和潜在应用领域激发学生对于应用程序开发和创新的兴趣强调持续探索和创造新应用的重要性重点和难点解析本文档为您提供了一份详尽的《MATLAB教案》PPT课件,内容涵盖了MATLAB 的基本概念、编程基础、数值计算、绘图和可视化、应用案例、Simulink的基础知识、高级应用、库和工具箱的使用、案例分析以及项目实践、App Designer 的基础知识、高级功能、案例研究、实战项目和未来趋势等方面的内容。
matlab第3章ppt课件
fplot('[sin(x),cos(x)]',[0,2*pi,-1.5,1.5],1e-3,'r.')
观察上述语句绘制的正余弦曲线采样点的分布,可发现
曲线变化率大的区段,采样点比较密集。
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1.图形窗口的分割 分割后的图形窗口由若干个绘图区并绘制图形。同一图形窗口中的不同图形称 为子图。 subplot(m,n,p) 该函数将当前图形窗口分成m × n个绘图区,即每行n个,共m 行,区号按行优先编号,且选定第p个区为当前活动区。在每 一个绘图区允许以不同的坐标系单独绘制图形。
18
2.图形叠加
一般情况下,绘图命令每执行一次就刷新当前图形窗口,
图形窗口原有图形将不复存在。若希望在已存在的图 形上再叠加新的图形,可使用图形保持命令hold。 hold on/off命令控制是保持原有图形还是刷新原有图 形。例如:
x=0:pi/100:2*pi;
y1=0.2*exp(-0.5*x).*cos(4*pi*x);
8
表 3.1 线型选项
选项
线型
-
实线(默 认值)
:
虚线
--
双画线
-.
点画线
表 3.2 颜色选项
选项 颜色
b( blue )
蓝色
g( green )
绿色
r(red)
红色
c(cyan)
青色
选项 颜色
m(magenta) 品红色
y(yellow)
黄色
k(black)
黑色
w( whit e)
白色
表 3.3 选项 . O(字母) X(字母) + * s(square )
令来控制。grid on/off命令控制是画还是不画网格 线,box on/off命令控制是加还是不加边框线。
matlab-003PPT课件
➢ char()函数用法和strvcat()函数类似,不过strvcat ()函数 会忽略空字符串,而char ()函数不会。
2021/7/23
5
例: >>a=‘a’;b=‘bb’;c=‘’;
>> [a;b]
??? Error using ==> vertcat
All rows in the bracketed expression must have the same number of columns.
Matlab工程应用
教 师:王 葛 燕山大学 机械工程学院
2021/7/23
1
第3章 字符串、单元和结构
3.1 字符串
3.2 单元数组
3.3 结构体
2021/7/23
2
3.1 字符串
字符串的创建
字符串经常用于代码标记b内部用字符串的编码 数值对字符串进行运算,因此,字符串本质上是一个数字 串,输出时才按字符格式显示。
例:
>>a='Building 17#';
>>isletter(a)
ans =
11 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0
>>isspace(a)
ans =
000000001000
2021/7/23
11
字符串的查找
➢ strfind(str,pattern) 查找字符串str中是否有pattern子串, 返回子串出现的位置,若没有出现,返回空数组;
ans=
ans=
ans=
0
1
0
>>strcmpi(a,c), strncmp(b,d,3), strncmpi(b,d,3)
MATLAB基础知识讲义
h
2
MATLAB语言的主要特点
MATLAB基础
(1)具有丰富的数学功能
包括矩阵各种运算。如:正交变换、三角分解、特征值、常见的特殊矩 阵等。
包括各种特殊函数。如:贝塞尔函数、勒让德函数、伽码函数、贝塔函 数、椭圆函数等。
包括各种数学运算功能. 如: 数值微分, 数值积分, 插值, 求极值,方程求根, 常微分方程的数值解, 符号运算, 极限问题、积分问题等。
h
5
MATLAB基础
h
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MATLAB基础
一、变量、数值与函数
1、变量
MATLAB中变量的命名规则 (1) 变量名必须是不含空格的单个词; (2) 变量名区分大小写; (3) 变量名最多不超过63个字符; (4) 变量名必须以字母打头,之后可以是任意字母、数字 或下划线,变量名中不允许使用标点符号。
h
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特殊变量表
MATLAB基础
特殊变量 取 值
ans
用于结果的缺省变量名
pi eps flops
圆周率 计算机的最小数,当和 1 相加就产生一个比 1 大的数 浮点运算数
inf NaN i,j
无穷大,如 1/0 不定量,如 0/0 i=j= 1
nargin
所用函数的输入变量数目
nargout 所用函数的输出变量数目
cumsum
求元素累积和
length size
MATLAB基础
MATLAB基础
h
1
MATLAB基础
MATLAB的发展史
MATLAB名字由MATrix和 LABoratory 两词的前三个字母组合而成。 那是20世纪七十年代,时任美国新墨西哥大学计算机科学系主任的Cleve Moler出于减轻学生编程负担的动机,为学生设计了一组调用LINPACK 和 EISPACK 矩 阵 软 件 工 具 包 库 程 序 的 的 “ 通 俗 易 用 ” 的 接 口 , 此 即 用 FORTRAN编写的萌芽状态的MATLAB。
matlab教程ppt(完整版) (3)
数值积分与微分
数值积分
使用MATLAB的`integral`函数进 行数值积分,可以选择不同的积
分方法。
数值微分
可以使用差分法或`diff`函数进行 数值微分。
符号积分与微分
使用符号计算工具箱中的函数, 如`syms`、`int`和`diff`,进行符
号积分和微分。
常微分方程求解
欧拉法
简单的一阶常微分方程的初值问题可以使用欧拉法求解。
图形可视化
MATLAB具有强大的图形可视化功能,支 持多种图形类型和交互操作。
编程语言
MATLAB是一种高级编程语言,具有丰富 的函数库和工具箱。
数据分析
MATLAB提供了多种数据分析工具,包括 数据导入、处理、分析和可视化。
MATLAB的应用领域
科学计算
广泛应用于数学、物理、工程等 领域。
控制系统设计
短时傅里叶变换
通过在时间上滑动窗口并对每个窗口内的信号进 行傅里叶变换,实现信号的时频分析。
小波变换
利用小波基函数的特性,对信号进行多尺度分析 ,从而在时频域上展示信号的细节。
信号滤波与变换
数字滤波器设计
使用MATLAB中的滤波器设计工具,如butterworth、 chebyshev等,设计数字滤波器以实现信号的滤波。
03 多目标优化
使用`gamultiobj`函数求解多目 标最优化问题。
0 最小二乘问题 4使用`lsqlin`或`lsqnonlin`函数
求解线性或非线性最小二乘问 题。
05
MATLAB在信号处理中的应用
信号的时频分析
信号的时频表示
将信号从时间域转换到时频域,以便更好地理解 和分析信号的特性。
数学建模讲座(三)Matlab基础PPT文档共43页
谢谢
11、越是没有本领的就越加自命不凡。——邓拓 12、越是无能的人,越喜欢挑剔别人的错儿。——爱尔兰 13、知人者智,自知者明。胜人者有力,自胜者强。——老子 14、意志坚强的人能把世界放在手中像泥块一样任意揉捏。——歌德 15、最具挑战性的挑战莫过于提升自我。——迈克尔·F·斯特利
数Байду номын сангаас建模讲座(三)Matlab基础
1、纪律是管理关系的形式。——阿法 纳西耶 夫 2、改革如果不讲纪律,就难以成功。
3、道德行为训练,不是通过语言影响 ,而是 让儿童 练习良 好道德 行为, 克服懒 惰、轻 率、不 守纪律 、颓废 等不良 行为。 4、学校没有纪律便如磨房里没有水。 ——夸 美纽斯
5、教导儿童服从真理、服从集体,养 成儿童 自觉的 纪律性 ,这是 儿童道 德教育 最重要 的部分 。—— 陈鹤琴
MATLAB哈工大讲义第三讲.ppt
2020/变换
• FFT即快速傅立叶变换,是数据分析的基本 方法,是x由基2的快速变换算法来计算。 如x长度不是精确的2次幂则后面使用0填充 ,ifft(x)是向量x的离散傅立叶变换的逆变换 。
• 在频率轴 上 绘 制 FFT曲线,要明确FFT结果
• 如果x0出界,则对应值为NaN
•
例程:ex42.m
2020/5/28
baowen@
2、曲面插值
• 插值函数: interp2,基本形式:
• zi=interp2(x,y,z,xi,yi,method) • method包括 • linear:线性 • cubic:三次多项式 • nearest:粗略估计数据 • 例程:ex43
2020/5/28
baowen@
一、曲线拟合
• 1、多项式的最小二乘曲线拟合
• 使用polyfit,它需要曲线的x、y值,以及曲 线的阶数。
• 曲线的阶数:如果曲线的阶数选择的过小, 拟合效果不好;如果曲线的阶数过高,虽然
数据点上看到效果好,数据点之间会出现有 数据振荡的问题,阶数不宜过高,小于5阶。
2020/5/28
baowen@
4、微分
• 微分描述了函数在一点处的斜率,是函 数的微观性质,它对函数的微小变化十 分敏感,函数的很小的变化,容易产生 相邻点斜率的巨大变化。
• 尽量避免使用数值微分,尤其是试验数 据的微分。如果迫切需要,最好先将试 验数据进行最小二乘拟合伙这三次样条 拟合,然后对拟合函数进行微分。
baowen@
三、奇异值分解
• [u,s,v]=svd(a) • 实现奇异值分解。 • 分解得到的三个因数有如下关系
• a=u*s*v
• 其中u矩阵和v矩阵是正交矩阵,s矩阵是 对角矩阵,它的对角元素是a矩阵的奇异 值。
Matlab讲稿
绘制函数 y et *sin( *t) 的火柴杆图
t=0:4:100; alpha=0.02; beta=1; y=exp(-alpha*t).*sin(beta*t); stem(t,y),axis([0 100 -1 1]),grid on
三维 [x,y]=meshgrid(-2:0.1:2); z=x.*exp(-x.^2-y.^2); plot3(x,y,z) %mesh(x,y,z)
Matlab 引例中例5 多项式拟合polyfit (最小二乘拟合lsqcurvefit) 线性规划问题:(可讲可不讲) Matlab 引例中例 8
编程主要用 条件语句 if ifelse end 循环语句
for end
while end
for i=1:20 t=0:pi/100:2*pi; Y=sin(i.*t); plot(t,Y,'r') drawnow; for j=1;0.001:20000 end end
Taylor Series Approximation
2 1.5
1 0.5
0 -0.5
-1 -1.5
-2
-6
-4
-2
0
2
4
6
TN(x) =
x-1/6 x3+1/120 x5-1/5040 x7+1/362880 x9-...+1/6227020800 x13
演示 3:关于仿真
Matlab 自带的 0.5 秒语音,对其进行分析
子图 subplot x=0:pi/120:2*pi; y1=sin(x); y2=cos(x); y3=sin(2*x); y4=cos(2*x); subplot(2,2,1);plot(x,y1),title('sin(x)'),grid on subplot(2,2,2);plot(x,y2),title('cos(x)'),grid on subplot(2,2,3);plot(x,y3),title('sin(2*x)'),grid on subplot(2,2,4);plot(x,y4),title('cos(2*x)'),grid on
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MATLAB程序设计基础
5)结构数组元素的引用 )
z=student(1) .name z= ‘张三’ 张三’ 张三
6)属性是细胞数组的情况 )
student(1) .temp1=x student= 1*2 struct array with fields: name age temp1 student(1).temp1{1,1} ans= 1 2 3 4 5 6
MATLAB程序设计基础
2.2.2 数组元素的引用
1、一维数组 、
x(n) x(n1:n2)
2、二维数组 、
x(m,:) x(:,n) x(m,n1:n2) x(m1:m2,n) x(m,n)
MATLAB程序设计基础
例子: 例子: x=[1,2,3;4,5,6]; y=7*x(2,2) y=35 z1=x(1,:) z1=1 2 3 z2=x(:,1) z2=1,4 z3=x(2,1:2) z3=4 5 z4=x(1:2,2) z4=2 5
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1)x=linspace(初始量 x1,终止量 xn,元素个数 ) 初始量 , , n) ) 中间, 个元素, 在x1和xn中间,线性的插入 和 中间 线性的插入n-2个元素,使得整个 个元素 数组为等差数列。 数组为等差数列。 例子: 例子:x=linspace(1,5,5) x=1 2 3 4 5 x(i)=x1+i*(xn-x1)/(n-1)
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3)y=logspace(初始量 y1,pi,元素个数 n) ) 初始量 , , ) 这个表达式等价于 y=logspace(初始量 y1,lg pi,元素个数 n) 初始量 , , ) 即:lg y=linspace(y1,lg pi,n) 即在10^y1和pi之间插入 之间插入n-2个元素,每个元素 个元素, 即在 和 之间插入 个元素 的取值为 y(i)=10^(y1+i*(lg pi-y1)/(n-1)) 例子: 例子: y=logspace (1,pi,5) , , y=10.0000 7.4866 5.6050 4.1963 3.1416
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X{1,1} ans= 1 2 3 4 5 6 x{1,1}(2,1) ans= 4 x{2,2}(2,1) ans=2+3i 对于细胞数组内部元素的访问,应该采用这种方式。 对于细胞数组内部元素的访问,应该采用这种方式。
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3)细胞数组的构造函数的使用 ) x=cell(m) x=cell(m,n) y=cell(size(x)) cell函数只创建细胞数组的框架,数组中的每 函数只创建细胞数组的框架, 函数只创建细胞数组的框架 个元素都为空值
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在工作区双击dept,查看其 , 在工作区双击 内部结构
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2.2.1 数组建立方法
2、冒号法 、
语法: 初始量 步长:终止量 初始量:步长 语法:x=初始量 步长 终止量 例子: 例子: x=1:1:5 x=1 2 3 4 5
3、特殊法 、
语法 1)x=linspace(初始量,终止量,数组元素个数) 初始量, ) 初始量 终止量,数组元素个数) 2)y=logspace(初始量,终止量,数组元素个数) 初始量, ) 初始量 终止量,数组元素个数) 3)y=logspace(初始量,pi,数组元素个数) 初始量, ,数组元素个数) ) 初始量
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5)用构造函数创建一个结构数组 ) s=struct('name', {'张三 '李四 张三', 李四'},… 张三 李四 'age',{21,22},… 'temp1',{x,student},… 'temp2',{student,x1},… 'temp3',{x2,x3})
2、结构数组。也称构架数组,以结构为元素的数组。 、结构数组。也称构架数组,以结构为元素的数组。
结构:也称构架。一个结构由若干个属性构成。 结构:也称构架。一个结构由若干个属性构成。 属性:也称字段、 一个属性可以是任意类型的数据, 属性:也称字段、域。一个属性可以是任意类型的数据, 包括常量、一般变量、数组及其他复杂类型的变量, 包括常量、一般变量、数组及其他复杂类型的变量,对于 数组,又可以是细胞数组(间接递归定义) 数组,又可以是细胞数组(间接递归定义) 、结构数组 递归定义)。 (递归定义)。 需要注意的是,结构数组的一个元素是结构, 需要注意的是,结构数组的一个元素是结构,而不是结构 中的属性。 中的属性。
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2.2.3 细胞数组与结构数组
3、语法 、 1)一个 )一个m*n的细胞数组的创建 的细胞数组的创建 方法一: 方法一:
x(1,1)={细胞 1} 细胞 x(l,k)={细胞 (l-1)*n+k} 细胞 …… x(m,n)={细胞 m*n} 细胞
方法二: 方法二:
x{1,1}=细胞 1 细胞 …… x{m,n}=细胞 m*n 细胞
运行cellplot命令查看数组结构 运行 命令查看数组结构 cellplot(x)
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再次运行x{2,2}=x; 再次运行 运行cellplot命令查看数组结构 运行 命令查看数组结构
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2)细胞数组元素的引用 ) 两种引用方式: 两种引用方式:x(l,k) x{l,k} 例子: 例子: x(1,1) ans= [2*3 double] x(1,2) ans= ‘hello’ 按这种方式引用, 按这种方式引用,无法访问数组等复杂类型的细胞的内 部元素
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例子: 例子: z=cell(2,3) z= [] [] [] [] [] [] z{1,4}=x1 z= [] [] [] [] [] []
[2*3 double] []
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4)结构数组的创建 )
student(1).name=‘张三’ 张三’ 张三 student= name:‘张三’ 张三’ 张三 student(2).name=‘李四’ 李四’ 李四 student= 1*2 struct array with fields: name student(1).age=21 student= 1*2 struct array with fie使用 MATLAB 主讲:刘国际
MATLAB的使用
第二章:MATLAB程序设计基础
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2.1 常量与变量
2.1.2 一般变量
变量使用前不需要定义 为变量赋值, 为变量赋值,前后可以类型不一致 变量命名规则: 变量命名规则: 区分大小写 长度限制为31位 长度限制为 位 字母开头,可以包括字母、数字、 字母开头,可以包括字母、数字、下划线
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2.2.3 细胞数组与结构数组
1、细胞数组。也称元胞数组,以单元为元素的数组。 、细胞数组。也称元胞数组,以单元为元素的数组。
单元:也称细胞、元胞。一个单元可以是任意类型的数据, 单元:也称细胞、元胞。一个单元可以是任意类型的数据, 包括常量、一般变量、数组及其他复杂类型的变量, 包括常量、一般变量、数组及其他复杂类型的变量,对于 数组,又可以是细胞数组(直接递归定义)、 )、结构数组 数组,又可以是细胞数组(直接递归定义)、结构数组 间接递归定义) (间接递归定义) 。
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2.1 常量与变量
2.1.2 一般变量
变量作用域问题。 变量作用域问题。
书上的说法有问题,在后续的课程中,我们将学习到,m 书上的说法有问题,在后续的课程中,我们将学习到, 文件作为用MATLAB语言编写的程序文件,分两种类型, 语言编写的程序文件, 文件作为用 语言编写的程序文件 分两种类型, 一种是命令文件,另一种是函数文件。书上的说法, 一种是命令文件,另一种是函数文件。书上的说法,适用 与函数文件。而在命令文件中,每个变量都是全局的。 与函数文件。而在命令文件中,每个变量都是全局的。 另外,我们在工作区窗口中手工输入的变量, 另外,我们在工作区窗口中手工输入的变量,都是全局变 量。
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2.2数组 数组
目前我们所提到的数组, 目前我们所提到的数组,指的都是一维数组和二 维矩阵。 维矩阵。
2.2.1 数组建立方法。 数组建立方法。
1、逐个元素输入法 、 2、冒号法 、 3、特殊方法 、
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2.2.1 数组建立方法
1、逐个元素输入法 、
前面的例子中, 前面的例子中,矩阵的简单输入和分行输入都属于逐个元 素输入法。 素输入法。
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例子: 例子: x1=[1,2,3;4,5,6]; x2=‘hello’; x3=2+3i; x{1,1}=x1; x{1,2}=x2; x{2,1}=x3; x{2,2}=x x= [2*3 double] ‘hello’ [2+3i] [2*2 cell]
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2)y=logspace(初始量 y1,终止量 yn,元素个 ) 初始量 , , 数 n) ) 这个表达式等价于 lg y=linspace(y1,yn,n) 即在10^y1和10^yn之间插入 之间插入n-2个元素,每 个元素, 即在 和 之间插入 个元素 个元素的取值为 y(i)=10^(y1+i*(yn-y1)/(n-1)) 例子: 例子: y=logspace(0,2,5) y=10^0,10^0.5,10^1,10^1.5,10^2
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6)更为复杂的例子 ) dept(1,1).name=‘数学’; 数学’ 数学 dept(1,1). classify=‘理科’; 理科’ 理科 dept(1,1). =‘张老师’; 张老师’ 张老师 dept(1,1).dean.age=50; dept(1,1).student=student; dept(1,2).name=‘物理’; 物理’ 物理 dept(1,2). classify=‘理科’; 理科’ 理科 dept(1,2). =‘李老师’; 李老师’ 李老师 dept(1,2).dean.age=55; dept(2,1).name=‘法律’; 法律’ 法律 dept(2,1). classify=‘文科’; 文科’ 文科 dept(2,1). =‘王老师’; 王老师’ 王老师 dept(2,1).dean.age=45;